test_space_new / app.py
Yerzhxn's picture
Update app.py
4a268ab verified
import pandas as pd
import streamlit as st
import numpy as np
# Загрузка данных из Excel файлов
vacancy = 'vacancy_new_new.xlsx'
resume = 'resume_new_new.xlsx'
file_nkz = 'label_NKZ.xlsx'
file_skills = 'label_skills_new.xlsx'
df_vacancy = pd.read_excel(vacancy)
df_resume = pd.read_excel(resume)
df_nkz = pd.read_excel(file_nkz)
df_skills = pd.read_excel(file_skills)
# Проверка, что в файлах есть нужные колонки
required_columns = {'skills', 'name', 'NKZ', 'id'}
for df, fname in zip([df_vacancy, df_resume, df_nkz, df_skills], [vacancy, resume, file_nkz, file_skills]):
if not required_columns.intersection(df.columns):
raise ValueError(f"Файл {fname} должен содержать колонки {required_columns}")
# Streamlit интерфейс
st.title("Поиск совпадений по навыкам")
# Ввод текста для добавления в колонку 'name'
new_name = st.text_input("Введите название")
# Выбор из колонки 'NKZ' из файла label_NKZ
nkz_options = df_nkz['name'].unique().tolist()
selected_nkz = st.selectbox("Выберите профессию по НКЗ", nkz_options)
# Множественный выбор из колонки 'skills' из файла label_skills
if selected_nkz:
nkz_code = df_nkz[df_nkz['name'] == selected_nkz]['NKZ'].values[0]
skills_options = sorted(df_skills[df_skills['NKZ'] == nkz_code]['skills'].unique().tolist())
selected_skills = st.multiselect("Выберите навыки", skills_options)
else:
selected_skills = []
# Выбор файла для поиска совпадений
file_option = st.selectbox("Выберите тип", ("Вакансия", "Резюме"))
# Выбор файла для записи новой записи
write_option = "vacancy" if file_option == "Вакансия" else "resume"
# Кнопка для добавления новой записи
add_entry = st.button("Добавить новую запись")
if add_entry:
if new_name and selected_skills:
skills_ids = df_skills[df_skills['skills'].isin(selected_skills)]['id'].values
skills_ids_str = ','.join(map(str, skills_ids))
new_entry = pd.DataFrame({'name': [new_name], 'NKZ': [selected_nkz], 'skills': [' '.join(selected_skills)], 'arr': [skills_ids_str]})
if write_option == "vacancy":
df_vacancy = pd.concat([df_vacancy, new_entry], ignore_index=True)
df_vacancy.to_excel(vacancy, index=False)
else:
df_resume = pd.concat([df_resume, new_entry], ignore_index=True)
df_resume.to_excel(resume, index=False)
st.success("Новая запись была успешно добавлена.")
else:
st.error("Пожалуйста, введите имя и выберите навыки для добавления записи.")
# Кнопка для поиска совпадений
if st.button("Найти совпадения"):
if new_name and selected_skills:
# Определение DataFrame для поиска совпадений
df_to_search = df_vacancy if file_option == "Вакансия" else df_resume
skills_ids = set(df_skills[df_skills['skills'].isin(selected_skills)]['id'].values)
# Поиск совпадений по пересечению
matching_results = []
for index, row in df_to_search.iterrows():
if 'arr' in row and isinstance(row['arr'], str):
arr_values = set(map(int, row['arr'].split(',')))
intersection = skills_ids.intersection(arr_values)
if len(intersection) > len(selected_skills) / 2:
matching_skills = [df_skills[df_skills['id'] == skill_id]['skills'].values[0] for skill_id in intersection]
matching_results.append({
'Name': row['name'],
'Matching Skills Count': len(intersection),
'Matching Skills': matching_skills
})
# Вывод результатов
st.write("Результаты по найденным совпадениям:")
if matching_results:
for result in matching_results:
st.markdown(
"""
<div style="border: 1px solid #ddd; padding: 10px; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;">
<h4 style="margin: 0;">{}</h4>
<p><strong>Количество совпадающих навыков:</strong> {}</p>
<p><strong>Совпадающие навыки:</strong><br>
{}</p>
</div>
""".format(
result['Name'],
result['Matching Skills Count'],
'<br>'.join(['• ' + skill for skill in result['Matching Skills']])
),
unsafe_allow_html=True
)
else:
st.write("Нет совпадений.")
else:
st.error("Пожалуйста, введите имя и выберите навыки для сравнения.")